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Wissen statt Raten.

Das Data Lakehouse in der Praxis

Von einzelnen Zahlen zum echten Gesamtbild

Tereza & Andreas Punz

Von der Frage zur belastbaren Entscheidung

1

Alltags-Problem

Eine Frage, viele Dateninseln.

2

Live-System-Falle

Schnell gestartet, schnell riskant.

3

Data-Lakehouse-Prinzip

Entkoppeln, ordnen, nutzen.

4

Praxis-Beweis

Dashboards als Ergebnis.

Eine einfache Frage

War der letzte Monat eigentlich gut?
Ich glaube - die Umsatzliste sagt ja.
Kontostand sagt eher "na ja".
Die Buchhaltung weiß es erst nach Monatsabschluss.
Projektzeiten liegen in final_neu_wirklich_final.xlsx.
Und wer pflegt die?
Hans. Der hat Urlaub.
Wissen wir also, ob der Monat gut war?
Gefühlt ja. Belastbar später. Vielleicht.
Facepalm reaction

So sieht Auswertung heute oft aus

Warenwirtschaft Daten-Insel
CRM / Sales Nur halbe Wahrheit
Zeiterfassung Liegt woanders
Insel-Bericht Wawi-Spezifisch
Sales-Dashboard CRM-Spezifisch
Buchhaltung Oft spät dran
Excel-Listen Fehleranfällig
Erfahrung Gerade im Urlaub
BWA Rückblickend
BI-Tool Nur die Oberfläche
CHAOS

Warum nicht einfach live auswerten?

Performance-Risiko

Analyse konkurriert mit Aufträgen, Buchungen und Lagerprozessen.

Fachliche Lücken

ERP, CRM und Zeiterfassung zeigen jeweils nur einen Ausschnitt.

Keine stabile Historie

Wenn sich Live-Daten ändern, ändert sich die Erklärung gleich mit.

Vier Wege zur Auswertung - und ihre Grenzen

Live-Reporting

Kosten: niedrig - mittel
Pro Schnell gestartet, nah am Prozess.
Contra Belastet Produktivsysteme.
Passt für Operative Kontrolle.

Excel & manuell

Kosten: versteckt hoch
Pro Flexibel, vertraut, sofort nutzbar.
Contra Fehler- und personenabhängig.
Passt für Ad-hoc-Fragen.

Data Warehouse

Kosten: hoch
Pro Sehr stark für stabile KPIs.
Contra Neue Quellen werden teuer.
Passt für Standard-Reporting.

Data Lakehouse

Kosten: skalierbar
Pro Rohdaten, Historie und Struktur.
Contra Braucht Ownership und KPIs.
Passt für BI heute, KI morgen.

Das Data Lakehouse in einem Satz

Ein gemeinsamer Ort für Rohdaten, bereinigte Daten und verlässliche Kennzahlen.

Rohdaten

Struktur

Kennzahlen

Evolution der Datenarchitektur

Status Quo
Produktiv-Systeme
Abfragen laufen direkt auf der ERP-Datenbank.
System wird langsam oder steht still.
1980er
Data Warehouse
Strukturierte Daten in Tabellen.
Perfekt für Reports.
Starr, teuer, nur SQL.
2010er
Data Lake
Alle Daten werden gesammelt.
Billig.
"Data Swamp" - man findet nichts wieder.
2020er
Data Lakehouse
Flexibilität vom Data Lake, Struktur vom Warehouse.
Eine Basis für BI & KI.

Wie funktioniert das Data Lakehouse?

ERP System
Ticket System
Excel Datei
CRM System
E-Commerce
Zeiterfassung
RAW
Unverändert speichern
BRONZE
Bereinigt
SILVER
Harmonisiert
GOLD
KPIs & Analysen
DASHBOARD

Beispiel: Kundenprofitabilität

Vorher

Drei Reports, drei Wahrheiten.

ERP + CRM + Tickets + Excel

Nachher

Eine gemeinsame Sicht auf Kundenergebnis und Maßnahmen.

Umsatz → Aufwand → Deckungsbeitrag

Was ein Data Lakehouse nicht ist

Kein Reporting-Tool

Dashboards sind nur die Oberfläche.

Kein Big Bang

Start mit einem kleinen Anwendungsfall.

Keine Magie

Datenqualität bleibt Arbeit.

Kein Fachwissen-Ersatz

Kennzahlen brauchen Ownership.

Vertrauen entsteht nicht automatisch

KPI-Verantwortung

Wer definiert Umsatz, Marge oder aktiven Kunden?

Quellen-Vertrauen

Welche Quelle gewinnt bei widersprüchlichen Werten?

Stammdaten-Pflege

Wer hält Kunden, Produkte und Projekte sauber?

Was bringt das Data Lakehouse?

Zentrale Sicht

Schneller entscheiden

Flexibel bleiben

KI-Grundlage

Mitwachsende Basis

Unsere Dashboards

Zentrale Stammdaten

Stammdaten

Interaktive Reports

Reporting

ABC-Analyse & Details

ABC Analyse

IT-Systemlandschaft

Systemübersicht

Pragmatisch starten

1. Frage

Eine wichtige Entscheidung auswählen.

2. Quellen

3 bis 5 Datenquellen identifizieren.

3. Prototyp

Klein bauen, schnell zeigen.

4. KPI

Mit Fachbereichen validieren.

5. Vertrauen

Erst dann erweitern.

Starten Sie nicht mit Technologie.
Starten Sie mit der Frage, die heute zu spät, zu unsicher oder zu teuer beantwortet wird.

Welche Frage wäre das in Ihrem Unternehmen?

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!